由於最近在工作中剛接觸到scala和Spark,並且作為python中毒者,爬行過程很是艱難,所以這一系列分為幾個部分記錄下學習《Spark快速大數據分析》的知識點以及自己在工程中遇到的小問題,以下階段也是我循序了解Spark的一個歷程。 先拋出幾個問題: 什么是Spark ...
前幾節介紹了下常用的函數和常踩的坑以及如何打包程序,現在來說下如何調參優化。當我們開發完一個項目,測試完成后,就要提交到服務器上運行,但運行不穩定,老是拋出如下異常,這就很納悶了呀,明明測試上沒問題,咋一到線上就出bug了呢 別急,我們來看下這bug到底怎么回事 一 錯誤分析 參數設置及異常信息 : : WARN TransportChannelHandler: Exception in con ...
2018-12-02 17:51 0 1879 推薦指數:
由於最近在工作中剛接觸到scala和Spark,並且作為python中毒者,爬行過程很是艱難,所以這一系列分為幾個部分記錄下學習《Spark快速大數據分析》的知識點以及自己在工程中遇到的小問題,以下階段也是我循序了解Spark的一個歷程。 先拋出幾個問題: 什么是Spark ...
Spark - ML Tuning 官方文檔:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 這一章節主要講述如何通過使用MLlib的工具來調試模型算法和pipeline,內置的交叉驗證和其他工具允許用戶優化模型和pipeline中的超參數 ...
1、使用Sparkconf配置Spark 對Spark進行性能調優,通常就是修改Spark應用的運行時配置選項。 Spark中最主要的配置機制通過SparkConf類對Spark進行配置,當創建出一個SparkContext時,就需要創建出一個SparkConf實例 ...
初次嘗試用 Spark+scala 完成項目的重構,由於兩者之前都沒接觸過,所以邊學邊用的過程大多艱難。首先面臨的是如何快速上手,然后是代碼調優、性能調優。本章主要記錄自己在項目中遇到的問題以及解決方式,下篇會嘗試調優方法。末尾會分享自己的學習資料,也供大多菜鳥第一次使用作為參考。由於自己項目 ...
第一章、spark源碼分析之RDD四種依賴關系 一、RDD四種依賴關系 RDD四種依賴關系,分別是 ShuffleDependency、PrunDependency、RangeDependency和OneToOneDependency四種依賴關系。如下圖所示 ...
調優概述 大多數Spark作業的性能主要就是消耗在了shuffle環節,因為該環節包含了大量的磁盤IO、序列化、網絡數據傳輸等操作。因此,如果要讓作業的性能更上一層樓,就有必要對shuffle過程進行調優。但是也必須提醒大家的是,影響一個Spark作業性能的因素 ...
在開發完Spark作業之后,就該為作業配置合適的資源了。Spark的資源參數,基本都可以在spark-submit命令中作為參數設置。很多Spark初學者,通常不知道該設置哪些必要的參數,以及如何設置這些參數,最后就只能胡亂設置,甚至壓根兒不設置。資源參數設置的不合理,可能會導致 ...
前言 繼《Spark性能優化:開發調優篇》和《Spark性能優化:資源調優篇》講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調優與資源調優之后,本文作為《Spark性能優化指南》的高級篇,將深入分析數據傾斜調優與shuffle調優,以解決更加棘手的性能問題 ...